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この記事は若绾 [連邦学習] FedAvg 集約アルゴリズムの詳細とコード実装で最初に公開されました。転載の際は出典を明記してください。
論文の原文：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
概要#
現代のコンピュータ科学では、機械学習はさまざまな分野で広く活用されています。しかし、機械学習は最適なパフォーマンスを達成するために大量のデータが必要です。一部の場合では、データのプライバシーやセキュリティの理由から、集中型のモデルトレーニングは実行不可能です。これが連邦学習の概念が登場する理由です。連邦学習は、モデルをローカルデバイスでトレーニングする機械学習のパラダイムであり、集中型サーバーでのトレーニングではありません。この記事では、よく使用される連邦学習アルゴリズムである FedAvg について説明します。
FedAvg は、モデルパラメータを加重平均して集約するための一般的な連邦学習アルゴリズムです。FedAvg の基本的なアイデアは、ローカルモデルのパラメータをサーバーにアップロードし、サーバーがすべてのモデルパラメータの平均値を計算し、その平均値をすべてのローカルデバイスにブロードキャストすることです。このプロセスは収束するまで複数回繰り返すことができます。
モデルの集約の正確性を保証するために、FedAvg アルゴリズムは加重平均を使用してモデルを集約します。具体的には、各デバイスがアップロードするモデルパラメータには重みが割り当てられ、加重平均が行われます。デバイスがアップロードするモデルパラメータの重みは、デバイス上のローカルデータの量に基づいて割り当てられます。データ量が多いデバイスほど重みが大きくなります。
FedAvg の利点#
他の連邦学習アルゴリズムと比較して、FedAvg には以下の利点があります：
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低い通信コスト：ローカルモデルパラメータのみをアップロードするため、通信コストが低くなります。
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異種データのサポート：ローカルデバイスが異なるデータセットを使用できるため、FedAvg は異種データを処理することができます。
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強力な汎化性能：FedAvg アルゴリズムは、グローバルモデルの集約を通じて、すべてのデバイスのローカルデータを使用してグローバルモデルをトレーニングすることで、モデルの精度と汎化性能を向上させます。
FedAvg の欠点#
FedAvg には多くの利点がありますが、いくつかの欠点もあります：
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調整が必要：複数のローカルデバイスの計算を調整する必要があるため、FedAvg には中央の調整者が必要です。これはパフォーマンスのボトルネックや単一障害点を引き起こす可能性があります。
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データの不均衡問題：FedAvg アルゴリズムでは、各デバイスがアップロードするモデルパラメータの重みは、デバイス上のローカルデータの量に基づいて割り当てられます。この方法では、データの量が少ないデバイスはグローバルモデルへの貢献が少なくなり、モデルの汎化性能に影響を与える可能性があります。
FedAvg のアルゴリズムの流れ#
疑似コード#
詳細#
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サーバーはグローバルモデルパラメータ $w_0$ を初期化します。
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すべてのローカルデバイスはランダムにデータセットの一部を選択し、ローカルでモデルパラメータ $w_i$ を計算します。
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すべてのローカルデバイスはローカルモデルパラメータ $w_i$ をサーバーにアップロードします。
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サーバーはすべてのローカルモデルパラメータの加重平均値 $\bar {w}$ を計算し、すべてのローカルデバイスにブロードキャストします。
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すべてのローカルデバイスは $\bar {w}$ をローカルモデルパラメータの初期値として採用し、ステップ 2〜4 を繰り返し、グローバルモデルが収束するまで続けます。
コード実装 Code#
def fedavg(self):
# FedAvg with weight
total_samples = sum(self.num_samples)
base = [0] * len(self.weights[0])
for i, client_weight in enumerate(self.weights):
total_samples += self.num_samples[i]
for j, v in enumerate(client_weight):
base[j] += (self.num_samples[i] / total_samples * v.astype(np.float64))
# Update the model
return base
結論#
全体として、FedAvg アルゴリズムは効果的な連邦学習アルゴリズムであり、プライバシーデータを保護しながらローカルデータを使用してグローバルモデルをトレーニングし、通信コストを削減し、分散デバイスをサポートし、モデルの精度と汎化性能を向上させることができます。連邦学習の発展と応用領域の拡大に伴い、FedAvg アルゴリズムの研究と応用もさらに進展するでしょう。将来的には、FedAvg アルゴリズムはアルゴリズムの最適化、プライバシー保護、モデルの圧縮などの面でさらなる改善が期待され、さまざまな領域やシナリオで活用されることでしょう。